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总结梳理自然语言处理工程师(NLP)需要积累的各方面知识,包括面试题,各种基础知识,工程能力等等,提升核心竞争力
TensorFlow code and pre-trained models for BERT
Multi Label text classification using bert
主要是我是日常看过的不错的文章的资源汇总,方便自己也分享给大家。有些我看过的,就会做简单的解读,没看过的,就先罗列一下,然后之后看了把解读更新上;涉及到搜索/推荐/自然语言处理。
The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource
python | 高效使用统计语言模型kenlm:新词发现、分词、智能纠错等
LeetCode Solutions: A Record of My Problem Solving Journey.( leetcode题解,记录自己的leetcode解题之路。)
An experiment and demo-level tool for text information extraction (event-triples extraction), which can be a route to the event chain and topic graph, 基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取,可用于文本理解如文档主题链,事件线等应用。
《21个项目玩转深度学习———基于TensorFlow的实践详解》配套代码
使用两种方法(抽取式Textrank和概要式seq2seq)自动提取文本摘要
Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python.
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Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers
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Word Prediction using Convolutional Neural Networks
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通过阅读网上的资料代码,进行自我加工,努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯
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